查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？
人工智能核心技术有：1. 深度学习；2.计算机视觉；3.自然语言处理；4.数据挖掘。其中，深度学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。

1.背景介绍
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，NLP 技术取得了显著的进展，尤其是在语言模型、情感分析、机器翻译等方面。然而，在这些任务中，评估模型的性能仍然是一个关键问题。这就引入了查准率（Precision）和查全率（Recall）这两个关键指标。

在本文中，我们将讨论查准率和查全率在自然语言处理中的定义、计算方法以及如何在实际任务中进行优化。此外，我们还将探讨一些最新的 NLP 技术和未来趋势，以及如何应对这些挑战。

2.核心概念与联系
2.1 查准率（Precision）
查准率是指模型预测为正例的正例占总预测正例数量的比例。它衡量了模型对正确预测正例的能力。查准率的公式为：